CN108873924B - 一种机载视频对地摆扫面积计算方法 - Google Patents

一种机载视频对地摆扫面积计算方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种机载视频对地摆扫侦察方法，涉及飞行器制导与导航领域。本发明方法通过坐标系变换、求解视频帧的周期规律、对侦察区域进行分割等步骤实现对地摆扫侦察。本方法可以提高侦察效率，降低侦察覆盖的未覆盖率，有效解决视频侦察中存在的侦察覆盖效率低及覆盖盲区问题。

Description

一种机载视频对地摆扫面积计算方法
技术领域
本发明涉及飞行器制导与导航以及无人机视频侦察技术领域，特别是指一种机载视频对地摆扫侦察方法。
背景技术
无人机视频侦察技术随着制导与导航技术的发展逐渐成为研究的热点问题，其在侦察监视、航空测绘等方面得到越来越广泛的应用。特别是以视频对地摆扫成像为载荷工作模式的视频侦察受到了国内外学者的广泛关注。由于现阶段视频侦察没有考虑视频摆扫的运动特点及成像规律，导致侦察覆盖时存在侦察盲区及效率低的问题。
国内外学者对该领域进行了深入的研究：Xu Anqi等人用细胞分解法将侦察区域划分为子单元，然后遍历所有子单元，实现侦察覆盖。该方法能够有效将障碍物划分为非覆盖区域，但细胞分解法对于障碍物的处理牺牲了部分侦察区域。Kevon Scott等人首先搜索区域内最佳成像点，然后将点的分配问题转化为VRP问题，实现航迹规划。但只考虑了成像的分辨率，没有考虑侦察覆盖是否存在盲区。Gustavo S.C.Avellar等人利用多机协同技术实现侦察覆盖。以单机最小覆盖时间为依据划为子区域，然后将多机覆盖问题转化为混合整数线性规划问题，从而实现区域覆盖时间最小。但没有考虑覆盖效率及是否存在盲区的问题。徐博等人以路径代价和多余覆盖率为指标，给出侦察区域下最优侦察航向及航迹。但没有结合摆扫规律，导致覆盖效率不高。
上述算法针对视频侦察进行了创新与改进，但仍存在以下问题：未考虑视频载荷摆扫的工作模式；未结合视频摆扫成像的规律及面积；忽略了视频摆扫成像规律对于侦察策略的影响。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提出一种机载视频对地摆扫侦察方法，该方法可用于以视频对地摆扫成像为载荷工作模式的视频侦察中，能够依据视频摆扫过程中的视频帧成像规律计算视频摆扫时间内对地成像的面积，可以提高侦察效率，降低侦察覆盖的未覆盖率，有效解决视频侦察中存在侦察覆盖效率低及覆盖盲区问题。
基于上述目的，本发明提供的技术方案是：
一种机载视频对地摆扫面积计算方法，其包括以下步骤：
步骤一：建立基础坐标系，并求解摆动角度为0时，视频帧的5个点坐标；
步骤二：将初始视频帧的5个点坐标经坐标变换，变换至载荷坐标系下；
步骤三：根据坐标轴旋转变换原理，求解任意摆动角度下视频帧的点坐标；
步骤四：将任意视频帧的5个点坐标经坐标变换，变换至机体坐标系下；
步骤五：将机体坐标系旋转至真实航向位置，然后考虑无人机姿态对于成像的影响，得到修正后的视频帧点坐标；
步骤六：根据步骤五计算得到的视频帧点坐标及无人机位置，解得在地面真实成像的视频帧点坐标；
步骤七：求解周期摆扫时间内所有视频帧在地面成像的点坐标，获得最终形成的不规则多边形区域的边界点坐标及面积；
步骤八：根据周期时间内视频对地摆扫面积，确定每条航带的成像范围，用每条航带的成像范围对侦察区域进行分割，从而实现全覆盖侦察。
可选的，所述步骤一的具体方式为：
(101)建立基础坐标系，坐标系的原点为(0,0,0)点，x轴为航向，y轴为机翼右侧，z轴由右手定则确定；
(102)以载荷垂直对地方向为0度方向，则此时视频帧的5个点坐标为：
正下方o点坐标：(0,0,h)
右上方p1点坐标：(htanα,htanβ,h)
右下方p2点坐标：(-htanα,htanβ,h)
左上方p3点坐标：(htanα,-htanβ,h)
左下方p4点坐标：(-htanα,-htanβ,h)；
其中，飞行高度为h，载荷视场角为2α×2β。
可选的，所述步骤二的具体方式为：
(201)建立载荷坐标系，坐标系原点为载荷安装位置(a,b,c)，(a,b,c)为ECEF坐标系下的点坐标，坐标轴方向与基础坐标系一致；
(202)将0度方向视频帧的5个点坐标变换至载荷坐标系下，变换式如下：
Figure BDA0001743582270000031
式中，上标T表示矩阵的转置，a为由载荷安装位置(a,b,c)中的第一分量a所构成的1×5矩阵，b为由载荷安装位置(a,b,c)中的第二分量b所构成的1×5矩阵，c为由载荷安装位置(a,b,c)中的第三分量c所构成的1×5矩阵。
可选的，所述步骤三的具体方式为：
(301)根据0度时视频帧的点坐标A，得到载荷摆动任意角度θ的视频帧点坐标B，变换式如下：
Figure BDA0001743582270000041
其中，旋转角θ的正负由右手定则确定。
可选的，所述步骤四的具体方式为：
(401)将载荷坐标系下的点坐标经坐标变换转至机体坐标系下，机体坐标系的原点是无人机位置在ECEF坐标系下的点坐标，坐标轴方向同载荷坐标系，变换式如下：
Figure BDA0001743582270000042
式中，矩阵元素d、e、f是无人机位置与载荷安装位置的相对位移差。
可选的，所述步骤五的具体方式为：
(501)由无人机位置On(x,y,z)、地球球心位置Oe，以及北极点位置N(0,0,R)，得到向量OeOn＝(x,y,z)、OeN＝(0,0,R)；其中，On、Oe、N三点坐标均为ECEF坐标系下的坐标，R为地球半径；
(502)无人机位置的东方向为：n1＝OeN×OeOn＝(-yR,xR,0)；
北方向：n2＝OeN×(OeN×OeOn)＝(-xR2,-yR2,0)，东方向、北方向分别为以无人机位置为原点的Local NED坐标系的y轴和x轴；
(503)设n3＝p2p1＝(2htanα,0,0)，将n3变换至机体坐标系下，得到向量n3′，通过下式求得n2、n3′的夹角τ：
Figure BDA0001743582270000051
||·||表示求向量的模；
(504)将机体坐标系绕z轴旋转τ-σ度，到达真实航向位置，其中σ为航向角；视频帧的点坐标C经下式变换至位于真实航向的坐标系下：
Figure BDA0001743582270000052
(505)考虑无人机三个姿态角对于成像的影响，通过下式得到修正后的视频帧点坐标E：
Figure BDA0001743582270000053
式中，η为横滚角，φ为俯仰角，δ为偏航角。
可选的，所述步骤六的具体方式为：
(601)由无人机位置坐标向矩阵E中的5个点坐标各引出一条直线，求得5条直线方程，分别为l1、l2、l3、l4、l5；
(602)将地球近似为椭球面，并用方程
Figure BDA0001743582270000054
表示，式中，Re为赤道半径，Rp为极半径；
(603)分别求得直线l1、l2、l3、l4、l5与椭球面的交点坐标，所得的点就是视频帧在地面成像的真实坐标。
可选的，所述步骤七的具体方式为：
(701)设视频帧率为n，摆动角速度为ω，角度范围为-ω1～ω1，飞行速度为v；
在第一个四分之一周期中：
摆动时间t1＝ω1/ω，总帧数n1＝ω1/ω*n，相邻帧间隔T1＝1/n，相邻帧航向位移ΔS＝T1*v＝v/n；每一帧的点坐标所组成的点集为：
Figure BDA0001743582270000061
FN为由直线l1、l2、l3、l4、l5与椭球面的交点坐标所组成的矩阵，FN′表示考虑航向位移后的视频帧点坐标的点集；
(702)在第二个四分之一周期中：
设第一个四分之一周期的最后一帧是第二个四分之一周期的第一帧，则：
Figure BDA0001743582270000062
Fk表示第二个四分之一周期内的视频帧；
(703)求得所有视频帧的点坐标后，根据相邻视频帧的点位置关系，求得所有视频帧围成的不规则多边形的边界点坐标及面积。
本发明相比背景技术的优点在于：
1、本方法从任意摆动角度下视频帧的成像特点出发，分析视频载荷在摆扫的运动规律下视频帧的成像规律。同时将成像面当做椭球面来求解成像规律及面积，而不是简化成平面处理，使得计算结果更加接近实际成像效果。将该思路用于以视频对地摆扫成像为载荷工作模式的视频侦察中，可以提高侦察效率，降低侦察覆盖的未覆盖率，有效解决视频侦察中存在侦察覆盖效率低及覆盖盲区问题。
2、本发明涉及到基础坐标系、载荷坐标系、机体坐标系的坐标变换及ECEF(earth-centered,earth-fixed)坐标系和Local NED(north-east-down)坐标系的坐标变换，能够求解得到视频帧在地面真实成像的点坐标，提高求解的精度和准确性。
3、本发明根据求得周期时间内所有视频帧的点坐标及位置关系，解得最终成像不规则多边形的边界坐标及面积。然后，根据周期时间内视频对地摆扫面积确定每条航带的成像范围，用每条航带的成像范围对侦察区域进行分割，从而实现全覆盖侦察。该方法相比于基础方法，能够提高摆扫面积计算的精度和准确性，实现真实视频摆扫工作模式下的成像面积计算，从而提高侦察效率，降低侦察覆盖的未覆盖率，是对现有技术的一种重要改进。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的一个原理示意图。
图2为单位周期视频帧的集合。
图3为单位周期摆扫成像的范围
图4为本发明实施例的一个算法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明做进一步的详细说明。
如图1～4所示，一种机载视频对地摆扫侦察方法，本方法的具体步骤如下：
步骤一：求解初始视频帧。建立基础坐标系，并求解摆动角度为0时，视频帧的5个点坐标；具体方式为：
(101)建立基础坐标系。坐标系的原点为(0,0,0)点，x轴为航向，y轴为机翼右侧(z轴由右手定则确定)；
(102)以载荷垂直对地方向为0度方向，则此时视频帧的5个点坐标为(飞行高度为h，载荷视场角为2α×2β)：
正下方o点坐标：(0,0,h)
右上方p1点坐标：(htanα,htanβ,h)
右下方p2点坐标：(-htanα,htanβ,h)
左上方p3点坐标：(htanα,-htanβ,h)
左下方p4点坐标：(-htanα,-htanβ,h)。
步骤二：转至载荷坐标系。将初始视频帧的5个点坐标经坐标变换，变换至载荷坐标系下；具体方式为：
(201)建立载荷坐标系，坐标系原点为载荷安装位置(a,b,c)((a,b,c)为ECEF坐标系下的点坐标)，坐标轴方向跟基础坐标系一致；
(202)将0度方向视频帧的5个点坐标变换至载荷坐标系下，变换式如下：
Figure BDA0001743582270000091
式中，上标T表示矩阵的转置，a、b、c分别表示由载荷安装位置(a,b,c)中的各单一分量所构成的1×5矩阵；
步骤三：求解任意视频帧。根据坐标轴旋转变换知识，可求解任意摆动角度下视频帧的点坐标；具体方式为：
(301)由步骤2可得，0度时视频帧的点坐标A。载荷摆动任意角度θ的视频帧点坐标可由A中点坐标绕x轴旋转得到。变换式如下：
Figure BDA0001743582270000092
(旋转角θ的正负由右手定则确定)
步骤四：转至机体坐标系。将任意视频帧的5个点坐标经坐标变换，变换至机体坐标系下；具体方式为：
(401)将载荷坐标系下的点坐标经坐标变换转至机体坐标系下。机体坐标系的原点是无人机GPS(Global Positioning System)点(需将GPS定位坐标转换成ECEF坐标系下的点坐标)，坐标轴方向同载荷坐标系。变换式如下：
Figure BDA0001743582270000093
(矩阵元素d、e、f是无人机位置与载荷安装位置的相对位移差)
步骤五：机体坐标系旋转。将机体坐标系旋转至真实航向位置，然后考虑无人机姿态对于成像的影响；具体方式为：
(501)已知航向角σ，将机体坐标系旋转至真实航向位置。设无人机位于On(x,y,z)点，地球球心为Oe点，北极点为N(0,0,R)点(On、Oe、N三点坐标是在ECEF坐标系下的，R为地球半径)。则向量OeOn＝(x,y,z)、OeN＝(0,0,R)；
(502)无人机位置的东方向为：n1＝OeN×OeOn＝(-yR,xR,0)；
北方向：n2＝OeN×(OeN×OeOn)＝(-xR2,-yR2,0)(这里的东方向、北方向是以无人机位置为原点的Local NED坐标系的y轴和x轴)；
(503)设n3＝p2p1＝(2htanα,0,0)经步骤1-4后，变换为向量n3′，则n2、n3′的夹角τ可由下式解得：
Figure BDA0001743582270000101
||·||表示求向量的模(即向量的长度)；
(504)机体坐标系绕z轴旋转τ-σ度，则到达真实航向位置。视频帧的点坐标C需经下式变换至位于真实航向的坐标系下：
Figure BDA0001743582270000102
(505)考虑无人机三个姿态角对于成像的影响(横滚角η、俯仰角φ、偏航角δ)，得到修正后的点坐标，变换式如下：
Figure BDA0001743582270000103
步骤六：地面真实点坐标。根据上述步骤计算得到的视频帧点坐标及无人机位置，解得在地面真实成像的视频帧点坐标；具体方式为：
(601)由无人机位置坐标向矩阵E中5个点坐标各引一条直线，可求得5条直线方程，分别为l1、l2、l3、l4、l5；
(602)将地球近似为椭球面，则可用方程
Figure BDA0001743582270000111
表示；
(603)分别求得直线l1、l2、l3、l4、l5与椭球面的交点坐标，所得的点就是视频帧在地面成像的真实坐标，将这些坐标组合成矩阵的形式即为矩阵FN。
步骤七：求解成像面积。根据上述步骤可解得周期摆扫时间内所有视频帧的点坐标(视频帧在地面成像的点坐标，图2是周期摆扫时间内所有视频帧的集合)，得到最终形成的不规则多边形区域的边界点坐标及面积(如图3所示)；具体方式为：
(701)设视频帧率为n，摆动角速度为ω，角度范围为-ω1～ω1，飞行速度为v。
在第一个四分之一周期：
摆动时间t1＝ω1/ω，总帧数n1＝ω1/ω*n，相邻帧间隔T1＝1/n，相邻帧航向位移ΔS＝T1*v＝v/n。每一帧的点坐标为：
Figure BDA0001743582270000112
FN为每帧的点集，可由步骤一至六解得，FN′是考虑航向位移后的视频帧点坐标；
(702)在第二个四分之一周期：
设第一个四分之一周期的最后一帧是第二个四分之一周期的第一帧，则第二个四分之一周期内的视频帧为：
Figure BDA0001743582270000121
(702)求得所有视频帧的点坐标后，根据相邻视频帧的点位置关系，可求得所有视频帧围成的不规则多边形的点坐标，也就可以求得多边形的面积；
步骤八：根据周期时间内视频对地摆扫面积，确定每条航带的成像范围，用每条航带的成像范围对侦察区域进行分割，从而实现全覆盖侦察。
本方法按照求解初始视频帧、转至载荷坐标系、求解任意视频帧、转至机体坐标系、机体坐标系旋转、地面真实点坐标、求解周期成像面积的思路计算摆扫面积，对视频摆扫成像面积计算方法的原理和计算流程进行优化改进，相比于传统方法具有更高的精度和准确性。
在传统视频侦察中，由于往往没有结合视频摆扫的工作模式，以及分析视频摆扫成像的规律及面积，从而导致侦察覆盖效率低及未覆盖率高的问题。对于视频摆扫面积计算也往往是将地面近似为平面，然后利用简单的几何关系求解视频帧的点坐标。但由于地球不是规则的平面，所以传统计算方法的精度和准确度不高。因此本方法可以较好地解决视频摆扫面积计算的精度和准确度的问题，进一步完善了视频摆扫面积计算的理论和方法，提高侦察效率，降低侦察覆盖的未覆盖率。
所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子。凡在本发明的精神和原则之内，对以上实施例所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种机载视频对地摆扫面积计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：建立基础坐标系，并求解摆动角度为0时，视频帧的5个点坐标；
步骤二：将初始视频帧的5个点坐标经坐标变换，变换至载荷坐标系下；
步骤三：根据坐标轴旋转变换原理，求解任意摆动角度下视频帧的点坐标；
步骤四：将任意视频帧的5个点坐标经坐标变换，变换至机体坐标系下；
步骤五：将机体坐标系旋转至真实航向位置，然后考虑无人机姿态对于成像的影响，得到修正后的视频帧点坐标；
步骤六：根据步骤五计算得到的视频帧点坐标及无人机位置，解得在地面真实成像的视频帧点坐标；
步骤七：求解周期摆扫时间内所有视频帧在地面成像的点坐标，获得最终形成的不规则多边形区域的边界点坐标及面积；
步骤八：根据周期时间内视频对地摆扫面积，确定每条航带的成像范围，用每条航带的成像范围对侦察区域进行分割，从而实现全覆盖侦察；
所述步骤一的具体方式为：
(101)建立基础坐标系，坐标系的原点为(0,0,0)点，x轴为航向，y轴为机翼右侧，z轴由右手定则确定；
(102)以载荷垂直对地方向为0度方向，则此时视频帧的5个点坐标为：
正下方o点坐标：(0,0,h)
右上方p1点坐标：(h tanα,h tanβ,h)
右下方p2点坐标：(-h tanα,h tanβ,h)
左上方p3点坐标：(h tanα,-h tanβ,h)
左下方p4点坐标：(-h tanα,-h tanβ,h)；
其中，飞行高度为h，载荷视场角为2α×2β；
所述步骤二的具体方式为：
(201)建立载荷坐标系，坐标系原点为载荷安装位置(a,b,c)，(a,b,c)为ECEF坐标系下的点坐标，坐标轴方向与基础坐标系一致；
(202)将0度方向视频帧的5个点坐标变换至载荷坐标系下，变换式如下：
Figure FDA0002904019040000021
式中，上标T表示矩阵的转置，a为由载荷安装位置(a,b,c)中的第一分量a所构成的1×5矩阵，b为由载荷安装位置(a,b,c)中的第二分量b所构成的1×5矩阵，c为由载荷安装位置(a,b,c)中的第三分量c所构成的1×5矩阵；
所述步骤三的具体方式为：
(301)根据0度时视频帧的点坐标A，得到载荷摆动任意角度θ的视频帧点坐标B，变换式如下：
Figure FDA0002904019040000022
其中，旋转角θ的正负由右手定则确定；
所述步骤四的具体方式为：
(401)将载荷坐标系下的点坐标经坐标变换转至机体坐标系下，机体坐标系的原点是无人机位置在ECEF坐标系下的点坐标，坐标轴方向同载荷坐标系，变换式如下：
Figure FDA0002904019040000031
式中，矩阵元素d、e、f是无人机位置与载荷安装位置的相对位移差；
所述步骤五的具体方式为：
(501)由无人机位置On(x,y,z)、地球球心位置Oe，以及北极点位置N(0,0,R)，得到向量OeOn＝(x,y,z)、OeN＝(0,0,R)；其中，On、Oe、N三点坐标均为ECEF坐标系下的坐标，R为地球半径；
(502)无人机位置的东方向为：n1＝OeN×OeOn＝(-yR,xR,0)；北方向：n2＝OeN×(OeN×OeOn)＝(-xR2,-yR2,0)，东方向、北方向分别为以无人机位置为原点的Local NED坐标系的y轴和x轴；
(503)设n3＝p2p1＝(2h tanα,0,0)，将n3变换至机体坐标系下，得到向量n3′，通过下式求得n2、n3′的夹角τ：
Figure FDA0002904019040000032
||·||表示求向量的模；
(504)将机体坐标系绕z轴旋转τ-σ度，到达真实航向位置，其中σ为航向角；视频帧的点坐标C经下式变换至位于真实航向的坐标系下：
Figure FDA0002904019040000041
(505)考虑无人机三个姿态角对于成像的影响，通过下式得到修正后的视频帧点坐标E：
Figure FDA0002904019040000042
式中，η为横滚角，φ为俯仰角，δ为偏航角；
所述步骤六的具体方式为：
(601)由无人机位置坐标向矩阵E中的5个点坐标各引出一条直线，求得5条直线方程，分别为l1、l2、l3、l4、l5；
(602)将地球近似为椭球面，并用方程
Figure FDA0002904019040000043
表示，式中，Re为赤道半径，Rp为极半径；
(603)分别求得直线l1、l2、l3、l4、l5与椭球面的交点坐标，所得的点就是视频帧在地面成像的真实坐标；
所述步骤七的具体方式为：
(701)设视频帧率为n，摆动角速度为ω，角度范围为-ω1～ω1，飞行速度为v；
在第一个四分之一周期中：
摆动时间t1＝ω1/ω，总帧数n1＝ω1/ω*n，相邻帧间隔T1＝1/n，相邻帧航向位移ΔS＝T1*v＝v/n；每一帧的点坐标所组成的点集为：
Figure FDA0002904019040000051
FN为由直线l1、l2、l3、l4、l5与椭球面的交点坐标所组成的矩阵，FN′表示考虑航向位移后的视频帧点坐标的点集；
(702)在第二个四分之一周期中：
设第一个四分之一周期的最后一帧是第二个四分之一周期的第一帧，则：
Figure FDA0002904019040000052
Fk表示第二个四分之一周期内的视频帧；
(703)求得所有视频帧的点坐标后，根据相邻视频帧的点位置关系，求得所有视频帧围成的不规则多边形的边界点坐标及面积。
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